빅오

20장 코드 최적화 기법

마지막 장에서는 코드 최적화 기법 몇 가지를 소개한다. 다음의 사고 전력 (mental strategy)은 지난 몇 년간 코드를 더 효율적으로 바꾸는 데 큰 역활을 했다. 20.1 전제 조건: 현재 빅 오 파악하기 최적화 기법으로 들어가기 전에 알고리즘 최적화에 앞서 반드시 해야 할 일은 현재 코드의 효율성을 파악하는 것이다. 즉, 현재 얼마나 빠른지 알아야 알고리즘을 더 빠르게 만들 수 있기 때문이다. 20.2 시작점: 상상할 수 있는 최상의 빅 오 “상상할 수 있는 최상의 빅 오”(가능한 최상의 실행 시간)를 생각하는 것은 모든 알고리즘에 유용하며, 반드시 최적화 프로세스의 첫 단계여야 한다. 배열의 각 항목을 출력하는 함수라면 항목 N개를 각각 처리해야 하므로 최상의 빅 오는 O(N)이다. 알고리즘..

19장 공간 제약 다루기

알고리즘의 효율성 척도에는 알고리즘이 얼마나 빠른지 시간 복잡도만 있는게 아니라 공간 복잡도 또한 존재한다. 즉, 알고리즘이 얼마나 많은 메모리를 소모하는가가 유용할 수 있다. 메모리 제한이 있다면 공간 복잡도가 중요한 요인이다. 대량의 데이터를 다루거나 메모리가 제한된 작은 장치를 프로그래밍할 때는 정말 중요하다. 19.1 공간 복잡도의 빅 오 시간 복잡도를 표현할 때와 마찬가지로 빅 오 표기법을 사용해 공간 복잡도를 표현한다. 공간 복잡도, 메모리 소모 관점에서 핵심 질문은 **“데이터 원소가 N개일 때 알고리즘은 메모리 단위를 얼마나 소모할까?”**이다 function makeUpperCase(array) { let newArray = []; for(let i = 0; i < array.length..